Geri Dön

Estimation of bias-corrected high-resolution radar precipitation maps using the radar and rain gauge network over Turkey

Türkiye üzerinde radar ve yağış istasyon ağını kullanarak iyileştirilmiş yüksek çözünürlüklü radar yağış haritalarının tahmini

  1. Tez No: 648521
  2. Yazar: KAVEH PATAKCHI YOUSEFI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA TUĞRUL YILMAZ, DR. KURTULUŞ ÖZTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Radar Yağışı, Hata Düzeltme, Yağış Tahmini, Radar Precipitation, Bias Correction, Precipitaiton Estimation
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 147

Özet

Meteorolojik hava radarları zamansal ve mekansal açıdan yüksek çözünürlükte yağış tahminleri sağlayabilir. Fakat bu tahminler radarların doğrudan olmayan ölçüm teknikleri sebebiyle sistematik ve rastgele hatalara eğilimlidir. Yer gözlem istasyonlarından elde edilen yağış verileri, radar tabanlı tahmin hatalarını azaltmak amacıyla kullanılan tamamlayıcı veriler olarak bilinmektedir. Bu çalışmada, Türkiye'de bulunan 17 C-bandı meteorolojik hava tahmin radarlarından elde edilen yağış verileri, mekansal olarak sürekli ve yüksek doğrulukta sayısal yağış tahminleri (QPE) elde etmek amacı ile istasyon tabanlı yağış gözlemleri ile birleştirilmiştir. İşlemler sırasında kullanılan metot, bölge ve olay sayısı bakımından sınırlı sayıda olan geçmiş çalışmaların aksine bu çalışma 4 tane ölçüm ayarlama metodu (MFB, LMB, LAB, LMIB), 4 tane de zamandan bağımsız hata düzeltme metodu (MLR, ANN, CDF, Z-R) aracılığıyla 2014-2018 yılları arasında ülkede işletmede olan tüm radarları incelemiş, uygulamış ve doğrulamıştır. Bu hata düzeltme metotlarının göreceli performansları öğrenme, doğrulama ve test veri kümelerinde hem mekansal hem de zamansal açıdan karşılaştırılmıştır. Bu metotlar arasında en yüksek doğrulukta QPE değerleri veren tutarlı algoritmalar yüksek çözünürlükte birleşik yağış haritası üretiminde kullanılmıştır. Bu çalışma kapsamında üretilen bu veri ve haritalar ülkemizde gerçekleştirilecek hidroloji ve su kaynakları çalışmalarında önemli bir girdi verisi olarak kullanılabilir ve yüksek katkıda bulunabilir.

Özet (Çeviri)

Meteorological weather radars can provide spatio-temporally high resolution precipitation estimates. Nevertheless, these estimates are prone to systematic and random errors due to the indirect nature of the measurement algorithm of radars. Gauge-based observations are known to be complementary data for reducing the radar-based estimation errors. In this study, the precipitation data retrieved from seventeen C-band meteorological weather radars in Turkey are merged with the station-based precipitation observations to obtain a spatially-continous high accuracy quantitative precipitation estimates (QPE). In contrast to the previous studies which focused on limited methodology, region or number of events, this study impliments, investigates and validates four gauge adjustment [Mean Field Bias (MFB), Local Multiplicative Bias (LMB), Local Additive Bias (LAB), Local Mixed Bias (LMIB)] and four time-independent [Multiple Linear Regression (MLR), Artificial Neural Network (ANN), Cumulative Distribution Function (CDF), Z-R Matching (Z-R)] bias correction methods over all the operating radars during the years 2014-2018. The relative performances of these bias correction methodologies were compared both spatially and temporally in training, and validation datasets. Among these methodologies, a consistent algorithm (LAB) that generally results in the highest QPE performance was used in producing a high-resolution composite precipitation map. The datasets and maps produced in this study can be used as a significant input and contribution for future hydrology and water resources studies.

Benzer Tezler

  1. Improving the performance of remote sensing-based water budget components across mid- and small- scale basins

    Küçük ve orta ölçekli havzalarda uzaktan algılama tabanlı su bütçesi değişkenlerinin iyileştirilmesi

    GÖKHAN KAYAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA ERTEN

    PROF. DR. UMUT TÜRKER

  2. Evaluation of EMEP SO2 emissions for Turkey using WRF-CMAQ modeling system

    Emep SO2 emisyonlarının WRF-CMAQ model sistemi kullanılarak Türkiye için değerlendirilmesi

    AMIRHOSSEIN ABDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL

  3. Tanı testlerinin değerlendirilmesinde kullanılan standartlar ve analitik yöntemler

    Standards and analytic techniques used in evaluation of diagnostic tests

    İLKER ÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    BiyoistatistikÇukurova Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. REFİK BURGUT

  4. Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Sağlık Harcamaları Üzerine Etkisi: Yüksek Gelirli Ülke Deneyimleri

    The impact of renewable energy sources on healthexpenditures: The experience of high-income countries

    İRAİMA DORBONOVA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EkonomiKırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM HALİL SUGÖZÜ

  5. Development of single-frame methods aided kalman-type filtering algorithms for attitude estimation of nano-satellites

    Nano-uydularda yönelim kestirimi için tek-çerçeve yöntemlere dayali kalman-tipi filtreleme algoritmalarinin geliştirilmesi

    DEMET ÇİLDEN GÜLER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ HACIZADE

    PROF. DR. ZEREFŞAN KAYMAZ